November 2022 When interviewing programmers, I often ask them to code a simple program to count word frequencies in a text file. It’s a good problem that tests a bunch of skills, and with some follow-up questions, allows you to go surprisingly deep. One of the follow-up questions I ask is, “What’s the performance bottleneck in your program?” Most people say something like “reading from the input f
2020.07.18 SMR HDD WD60EZAZ 買った直後に近い状態に戻す - trim(blkdiscard) を使う カテゴリ：ソフト開発日誌 SMR HDD WD60EZAZ を買った直後に近い状態にするには、trim (Linux の command line で blkdiscard) を使う。あるいは mount option に discard を付ける。具体的には blkdiscard command を次の様にして使うと、HDD の全領域が trim される。 # blkdiscard -v -p 16MiB /dev/sdX blkdiscard は ubuntu 16.04 以降で使える。util-linux package に入っているので、標準的なインストール構成なら使える状態になっているはず。 -v は進捗表示をする指定、-p オプションで指定している値
2020.07.15 SMR HDD random read/write アクセス後の sequential read/write 速度 - 遅くなるなぁ カテゴリ：ソフト開発日誌 まず買ったばかりの SMR HDD WD60EZAZ の sequential read 速度を見てみる。縦軸は転送速度 bytes/sec, 横軸は 進捗で 0% が LBA=0, 100% が LBA=Last LBA だ。380Mbytes/sec 出ている。データシート上の最大転送速度は 180Mbytes/sec だ。 実用上この速度は出ない。Trim された領域を read して出ている速度だ。File System を構成するならば、書き込んだことが無い領域を読むことは無い。読んだとしてクラスタ単位で操作する都合上で行われるはずだ。380Mbytes/sec は記憶媒体に律速されない AHCI S
※この記事は、"Blog Series of Introduction of Developer Productivity Engineering at Mercari" の一環で書かれています。 はじめに こんにちは、メルカリMicroservices SREチームの藤本(@jimo1001)です。 私は Embedded SRE としてメルカリJPの検索に関連するマイクロサービスを提供している サーチインフラチームに入り、サービスの信頼性向上やインフラ周りの自動化に従事しています。今回は、メルカリの商品検索の応答性能を維持するための Benchmarking Automation の取り組みについて紹介したいと思います。 検索基盤のアーキテクチャ まず、検索基盤のアーキテクチャについて簡単に説明します。主要なコンポーネントに絞ってシンプルに表現したものが以下の図になります。 各コンポー
Solutions All end-to-end solutions Opinionated solutions that help you get there easier and faster
概要 TRexはCisco謹製のオープンソースのDPDKトラフィックジェネレータです。 TRexでは、Scapyやpcap fileからパケットを生成します。また、Stateless/Statefullともにサポートしています。 TRexの導入からLayer3 modeでトラフィックを流してみたので、備忘録としてまとめておきます。 検証環境 TRexサーバとDUT (Device Under Test: 測定対象) を直接接続した、最小単位の構成にしました。 TRexの検証環境 TRexサーバとDUTの環境は次のとおりです。2台ともVMware ESXi 6.7上の仮想マシンで動作させました。NICのアダプタタイプはすべてVMXNET3です。 TRexは推奨であるCentOS 7.4に導入しました (参考)。 DUTは何でもよいのですが、今回はUbuntu 18.04にしました。 TRex
先日やっとの思いで2枚購入した例のグラボですが, 実際の性能ってどんなんやろ？と思っている人は僕だけじゃないと信じているので, 体感してみました。とりあえず自分のつい最近組み始めたPCの構成は次のよう。 ・CPU : Celeron G3930 ・RAM : 2GB DDR4 2400*2 + 8GB DDR4 2400*1 = 12GB ・GPU : 改造済み Radeon RX470 8GB + 未改造 Radeon RX470 8GB CF ・M B : SuperMicro C7Z270-CG-L ・PSU : MouseComputer MCH850AT 850W ・BOX : Junk ￥500 なんというか, CPUはCeleronだしRAMは変な構成でしかも人権(16GB)を得られていなかったりと散々ですが, ジャンク志向がPCを組むとこうなりますので(笑) 本来はCPU
2013/10/05に開催された日本PostgreSQLユーザ会 第27回しくみ＋アプリケーション勉強会での講演です。 http://www.postgresql.jp/wg/shikumi/shikumi27 ---- コンピュータシステムにおける性能測定とは、技芸です。 性能測定というと、単に測定ツールを実行するだけの作業だと考えられがちです。しかし実際には、何のために測定をするのか、そのために何を測定するべきか、そして何を使って測定するべきかを理解した上で行わなければ全く意味を成さない、深みのある技芸の世界です。 講演者の所属する研究室では長年にわたりデータベースシステムの研究・開発を行ってきました。その過程で培われた性能測定の技芸について、最近の実例も交えつつその考え方をご紹介したいと思います。
（※）このページで紹介している事項は記事初出時点の情報に基づいたものです。本ページはアーカイブとして掲載しています。 ツイート 2012年12月18日 UNIX系のOSで利用できるWebサーバの性能測定ツールといえば、Apache Benchやhttperfを思い浮かべる人が多いのではないでしょうか。これらの計測ツールは、残念ながら最近の高速なWebサーバを計測するには非力です。この記事では、高速なWebサーバにも負けないweighttpの使い方を紹介します。 weighttpとは何か weighttpは、Webサーバlighttpdの開発者が実装したWebサーバの性能測定ツールです。以下のような特徴を持ちます。 Webサーバのスループット（リクエスト毎秒）を測定できる ネイティブスレッドを複数起動し測定性能を向上できる libevを利用することで、モダンなポール・システムコールを利用する
少し時間が経ってしまったのですが、今年の夏頃に書いた検証レポートを公開します。 最新の機種と書きつつ、昨年のモデルのSSDが1つ混じっていたりなど、突っ込みどころはあるのですが、何かの参考になれば幸いです。 はじめに 昨今、記憶媒体装置の1つであるSSD(Solid State Drive)は、コンシューマー/エンタープライズを問わず、かなり普及してきている。 価格対容量のコストパフォーマンスや容量そのものに関しては、ハードディスクにかなわないものの、SSDの高いI/O性能(特にランダムアクセス)は非常に魅力的であることと、特に、低容量のもの(120GB以下等)であれば1万円以下で購入できる時代となってきており、コスト面に関しても手を出しやすくなってきている。 ところで、弊社のサービスで利用されているディスクの多くは、SATA/SASのハードディスクを利用しているケースが多い。 中には、F
はい、これは僕がいつも良く見るApacheとNginxの性能差に見えます。大体、ApacheはNginxの75%程度の性能に落ち着きます。数十バイトの静的コンテンツに対するリクエスト処理はNginxの得意分野だと思っていたので、大体こんなものです。 そこで、真面目にevent_mpmのチューニングを行ってみました。で、幾度となくベンチを試した結果導き出した、静的コンテンツに対する同時接続数100程度に対して最高のパフォーマンスを示すevent_mpmの設定は以下のようになりました。 [program lang=’apache’ escaped=’true’] StartServers 4 MinSpareThreads 4 MaxSpareThreads 4 ThreadsPerChild 2 MaxRequestWorkers 2 MaxConnectionsPerChild 0 [/p
ふたつのコアで1モジュールを構成する それぞれのコアは、4本の整数パイプと、L1D を持つ 整数は、基本的な演算+メモリアクセスを実行するAGLUx2 と、パイプごとに対応する命令を実行するEXx2の4本 L1I、Fetch、Decode、L2、FPUはふたつのコアで共有されている L1I->Fetchは32Byte、4命令デコード/clk FPUは、4本が色々と命令できて、うち2本が128bit FMAを実行できる 思想としては、 FPUはリソース多く使うので無駄遣いしないように実行効率を上げたい → FPUをヘヴィに使うプログラムでは HT みたいになる 整数は軽いのでたくさん入れたい → サーバー等ではHTよりも絶対性能高い ということなんだと思われる。 命令単位ベンチマーク 実際どうなっているか命令単位でベンチマークしてみる ソース(Win32 cl.exeが必要) 手元(A8-4
Performance Analysis and System Tuning Larry Woodman D John Shakshober Agenda Red Hat Enterprise Linux (RHEL) Performance and Tuning References valuable tuning guides/books Part 1 Memory Management/File System Caching Part 2 – Disk and File System IO Part 3 Performance Monitoring Tools Part 4 Performance Tuning/Analysis Part 5 Case Studies Linux Performance Tuning Referen
ミニトマトのごみ箱水耕栽培、手の抜く所はとことん手抜き、脇芽もほとんど取ることなく、育つがまま、根のはこびる所は百均のごみ箱底の部分のみ、ハイポニカの肥料１種類だけでグングンドンドン育つトマトの生命力に驚かせる。途中実の重みで大事な中心茎が折れるがそれでも他の茎が沢山実を付ける。７月７日より１５日まで、管理人が不在になるが、液肥の補給タンクを嫁さんが液肥の補給をしていたため、問題なく育っていた。９月に入りフジテレビが私のレタス栽培を取材、トマトの映像はなかったが、カメラマン、音声さん、ディレクターの後ろ姿も映っている。 無農薬栽培で悩まされるのが虫対策です。この害虫退治のため色々な農薬が使われており、今では農薬での土壌汚染が社会問題となり、農薬の規制が年を追うごとに厳しくなってきております。市場に出回っている美味しそうな綺麗な彩りの野菜は農薬なしでは出来ない野菜です。水耕栽培では土壌汚染は
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